Reckless Gambles and Responsible Ventures: Racialized Prototypes of Risk-taking
Notice bibliographique
Résumé
Risk-taking is sometimes admired and sometimes disparaged. In this research, we examined previously unexplored questions concerning how membership in social groups is related to expectations and perceptions of risk-taking. We propose that prototypes of risk-takers incorporate racial associations. We conducted five studies (NTotal = 1,603, predominantly White residents of the U.S.) examining whether prototypes of risk-takers—primarily reckless and responsible ones—activate racial stereotypes and discrimination. We first focused on whether participants perceive Black (vs. White) men as more likely to engage in risk-taking, broadly construed (Study 1). Next, we tested whether the trait attributions (Studies 2-3) and mental images constructed with the reverse correlation task (Study 3) of reckless risk-takers are more stereotypically Black (and less White) than responsible risk-takers. In Study 4, we employed an investment game to investigate participants’ willingness to trust targets we depicted using the racialized mental images of reckless and responsible risk-takers derived from Study 3. A final study examined whether thinking about reckless risk-takers evokes Black stereotypes broadly, including even positive stereotype content. Findings confirmed that reckless risk-takers were imagined as more phenotypically Black and as having more stereotypically Black traits (both positive and negative), compared to responsible risk-takers. Theoretical and practical implications for this novel stereotype content in the domain of risk are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».